03 在集群上运行Spark3.1 Spark运行架构3.1.1 驱动器节点3.1.2 执行器节点3.1.3 集群管理器3.1.4 启动Spark程序3.1.5 小结3.2 使用spark-submit部署应用3.3 打包代码与依赖3.3.1 使用Maven构建的用JAVA编写的Spark应用3.3.2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用3.3.2 依赖冲突3.4 Spark应用内
在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念，熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的。我们可以了解到每个参数配置的作用是什么。这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置。Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式，分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用，伪分布式主要是单独使用作为测试。Spark完全分布式搭建由于Hadoop和Spark集群占用的内存较
Spark 运行模式Spark 支持四种运行模式：Local 使用本地线程模拟，多用于测试 Standalone spark默认支持的 YARN 最具前景 MesosSpark 集群提交模式Spark 支持两种提交模式：client 该提交模式 driver 进程在客户端启动 cluster 该提交模式 driver 进程在任意 worker 节点上启动Spark 集群提交命令参数作用- -mas
转自doublexi: Spark其实是Hadoop生态圈的一部分，需要用到Hadoop的HDFS、YARN等组件。为了方便我们的使用，Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包，解压开箱即可使用，给我们提供了很大的方便。如果我们只是本地学习的spark，又不想搭建复杂的hadoop集群，就可以使用该安装包。spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-
saprk配置信息使用的三种方式： 1、代码中使用SparkConf来配置； 2、在提交时候使用--conf来配置 spark-submit --master --conf k=v 如果要设置多个配置信息的值，需要使用多个–conf； 3、在spark的配置文件spark-default.conf文件中配置；spark端口及修改配置文件：start-master.sh/spark-default.
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2023-07-07 19:21:59
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## Spark查看集群状态
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Spark查看集群状态。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个SparkSession对象 |
| 步骤二 | 获取SparkContext对象 |
| 步骤三 | 使用SparkContext对象查看集群状态 |
现在让我们一步步来完成这些步骤。
##
## 如何实现“spark 查看集群时区”
### 整体流程
首先，我们需要连接到 Spark 集群，然后查看集群的时区设置。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 Spark 集群 |
| 2 | 查看集群时区设置 |
### 操作步骤
#### 步骤 1: 连接到 Spark 集群
在命令行中输入以下命令，将连接到 Spark
# 查看Spark集群状态的步骤和代码实现
## 1. 确保Spark集群已经启动
在开始查看Spark集群状态之前，首先需要确保Spark集群已经启动并正常运行。可以通过以下命令检查：
```shell
$ spark-shell
```
如果能够成功进入Spark Shell界面，则说明Spark集群已经启动成功。
## 2. 创建SparkSession
在使用Spark查看集群状态
原创
2023-08-15 13:11:06
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配置SSH# Masterssh-keygen -t rsacat /home/kali/.ssh/id_rsa.pub# Workermkdir ~/.sshchmod 700 ~/.sshtouch ~/.ssh/authorized
原创
2022-07-08 12:26:12
164阅读
mv /home/abc /home/abcd(修改目录名)（1）vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml<configuration> <property>
原创
2016-10-29 10:58:43
795阅读
重要参考文献：http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/准备工作操作系统：Ubuntu-14.04.1-desktop-amd64Hadoop 版本：hadoop-2.7.2：包含文件管理系统 HDFS 和任务调度系统 YARNSpark 版本：spark-1.6.1-bin-without-hadoop存放路径说
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2023-07-27 08:45:51
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SparkContext 是用户通往 Spark 集群的唯一入口，可以用来在 Spark 集群中创建 RDD、累加器 Accumulator 和广播变量 Braodcast Variable 整个应用的上下文，控制应用程序的生命周期，负责调度各个运算资源， 协调各个 Worker 上的 Executor。初始化的时候， 会初始化 DAGScheduler 和 TaskScheduler 两个
IDEA连接wsl内docker的spark集群前提条件 已经在Ubuntu系统中配置完成spark集群！！！写在前面： 我的环境基本如下图： 在win 10中安装wsl（Ubuntu），然后在这个Ubuntu子系统中使用docker搭建了spark集群。节点IPmaster172.17.0.2slave1172.17.0.3slave2172.17.0.4windows的IP信息： Ubuntu
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2023-08-22 16:19:08
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已经安装Java，并且正确设置了JAVA_HOHE环境变量的服务器，在$SPARK_HOME路径，通过如下命令即可在单机环境上本地运行交互式Spark shell。Spark shell可以理解为Spark自身提供的交互式应用程序。./bin/spark-shell --master local[2]--master，指定分布式集群的Master-Spark-Url。local以一个线程本地运行；
文章目录场景环境IP关系使用步骤1. 获取链接IP及端口1. 获取spark主机域名或ip（适用于查找历史应用）2. 根据日志查找该应用运行的链接（适用于查找运行中应用）2. 查看方法总结求赞、求转发、求粉URL 参数清单 场景通过跳转机才能访问到spark集群的Linux机器，自己的机器访问不到集群；想定制属于自己公司的spark监控界面环境软件版本CDH5.13Spark1.6以上IP关系I
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2023-06-19 05:35:56
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spark官网学习文档Spark集群的安装及高可用配置 前期需求：Hadoop和Scala必须已经安装完成 步骤： ①进入spark下载网站中https://spark.apache.org/downloads.html （红框的部分是选择tar包的版本，选择完毕之后点击绿框的部分下载） ②下载完成之后用xftp将安装包传服务器的opt文件夹下。然后用tar命令解压。解压完成之后删除安装包。再然后
hadoop、zookeeper、spark集群配置：1. 软件版本：2. 配置环境变量： 我环境变量放在自定义文件中/etc/profile.d/my_env_sh中，配置有jdk、hadoop、spark、scala、zookeeper3. hadoop配置： 我的hadoop版本是3.1.4 在目录/opt/module/hadoop-3.1.4/etc/hadoop下，我配置了core-s
上一节 走进Spark生态圈：环境的安装与配置 我们在虚拟机上简单的搭建了运行于StandAlone的上的伪分布集群和全分布集群,并通过Spark的可视化查看集群的运行状态. 集群已经存在,这一节我们将会在集群上运行我们的第一个程序：统计文本中的单词数(简称:WordCount) 示例代码将使用Scala语言编写,运行在伪分布集群Spark81上Spark核心对象SparkConf：spark程序
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2023-09-17 07:40:15
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spark 参数详解spark参数配置优先级：SparkConf > CLI > spark-defaults.conf > spak-env.sh查看Spark属性：在 http://<driver>:4040 上的应用程序Web UI在 Environment 标签中列出了所有的Spark属性。spark-defaults.conf:(1) spark.maste
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2023-09-16 14:13:59
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hive集群配置 hive on spark标签（空格分隔）： hive##HiveServer2的高可用-HA配置HiveServer2的高可用-HA配置##hive on spark基于Spark 2.0.0搭建Hive on Spark环境官方文档###编译sparkhive on spark要求spark编译时不集成hive，编辑命令如下，需要安装maven，命令中hadoop版本根据实际
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2023-07-04 14:12:31
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